基于小波神经网络的异步电机故障诊断研究

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异步电动机作为动力源,在工业生产中广泛应用,其运行状态,直接影响到整个系统的工作性能。而滚动轴承是其重要的零部件之一,由于加工工艺、工作环境等原因造成的损坏率高、寿命的随机性大。电动机故障种类繁多,但由于滚动轴承的故障引起的大约占其三分之一,所以掌握滚动轴承的工作状态以及故障的形成和发展,是目前电机故障诊断领域中的重要研究课题之一。振动分析是滚动轴承状态监测与故障诊断的重要手段,轴承的振动信号中包含着丰富的工作状态信息,利用振动信号诊断轴承故障是一种有效的方法。从轴承振动信号中提取故障特征以
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